如果您是一个经验丰富的 JavaScript 的开发者，希望它会给您带来一些关于您每天工作使用的 Javascript Runtime 的新见解。...调用栈（Call Stack）是一种数据结构，它主要是记录 JavaScript 整个执行过程。如果我们执行一个函数，我们将把它放在栈的顶部（压栈）；如果函数返回，会弹出堆栈的顶部（出栈）。...但是，此函数是递归的，并且在没有任何终止条件的情况下开始调用自身（产生无限循环）。因此，在执行的每个步骤中，相同的函数会一遍又一遍地添加到调用堆栈中。它看起来像这样： ?...一旦 Call Stack 中等待执行的任务很多时，它可能会在相当长的时间内停止响应。大多数浏览器都会抛出一个提示信息，征求你您是否要关闭网页。 ? 这样必然将导致非常差的用户体验。...那么，我们如何在不阻塞UI并使浏览器无响应的情况下执行繁重的代码呢好吧，这里我就不卖关子了，解决方案是异步回调（asynchronous callbacks）。
函数，并给它一个错误（如果有错误）和文件内容 我们上面未定义的原因是我们的代码中没有任何逻辑告诉console.log语句等到readFile语句完成后才打印出数字 如果你想要一次又一次地执行或稍后执行一些代码...然后，它必须使用磁头读取数据，并通过层将其发送回你的JavaScript程序。给readFile一个函数（称为回调函数），它将在从文件系统中检索到数据后调用它。...在node内部有一个被分派但尚未报告的事物的列表，所以node一遍又一遍地循环查看列表是否完成。...如果你想告诉node'开始运行a，然后在完成后运行b，然后在b完成后运行c'，它看起来像这样 a(function() { b(function() { c() }) }...) 当这段代码被执行时，a会立即开始运行，然后一分钟后它会完成并调用b，然后一分钟后它会完成并调用c，最后3分钟后node将停止运行，因为没有更多事情要做。
照这样下去，我不确定我是否愿意为此付费。」 还有用户表示：「我使用 ChatGPT 已经有一段时间了，自从 GPT-4 发布以来，我一直是 GPT Plus 的付费用户。...现在，它对信息的追踪能力下降了，给我提供的信息有误，而且经常误解我的问题。」...GPT-4 给出的结果在我看来，质量下降了： 「GPT-4 开始一遍又一遍地循环输出代码和其他信息。与之前相比，它就像脑死亡了一样。如果你没有真正见识过它之前的能力，你可能不会注意到。...值得一提的是，艾伦人工智能研究所创始 CEO Oren Etzioni 在网络上看到这些信息后，给 Business Insider 发了一封电子邮件写道：「我『推测』这些猜测大致准确，但我没有证据。」...它不会回答得很好，但它会从我们那里收集数据，并且会改进和学习。」
DevOps 和平台团队经常被不断打断工作的消息所困扰 —— 从已经回答过几十次的一次性问题到请求获取文档中已经提供的信息：“我该如何连接数据库？为什么我的部署不起作用？这个错误是什么意思？”...一遍又一遍的相同问题 DevOps 工程师的工作很大一部分是为他们的平台、流水线、文档等提供内部支持。团队经常轮值解决跨多个通信平台的内部问题。...他们一遍又一遍地收到相同的问题，来自不同的人，这些人没有意识到他们的问题几天前已经在同一个频道中得到了答复。...这些数据被存储以进行快速语义搜索，当搜索找到与用户查询匹配或多个匹配时，它会获取相关数据并将其传递回 LLN 以定义最佳响应。这使得聊天机器人能够回答可能不完整或不准确的问题，总结其发现并引用其来源。...信息来到用户手中，而不是需要搜索不同的知识库，这是与企业数据交互的高效方式。 这个 AI 聊天机器人并不是要取代人类；它的目的是支持人们，并消除琐事，让团队可以专注于更高影响力的任务。
史上最复杂的软件是由一些我们不知道的人写的。 这是一个电脑蠕虫。该蠕虫大概是在2005年至2010年间编写。 由于这个蠕虫非常复杂，我只能给出它最简单的表述。 蠕虫首先存在某个U盘上。...蠕虫有一个最后的招数。这一招只有纯粹的邪恶天才才想得到。 除了上述它所做的一切之外，蠕虫会在计算机监控显示器上播放21秒的数据记录，这21秒的数据记录，是在离心机正常工作时捕获的。...蠕虫一遍又一遍地播放记录，循环播放。 结果，对监控人员来说，监控显示器上的所有离心机数据看起来都非常好，非常正常。 但这只是一个由蠕虫产生的假记录。...你会一遍又一遍检查，不理解为什么一切都关闭了。有可能，您把设施中的所有的电脑更换了一遍。 但离心机继续正常运转。而你根本不可能知道原因。 最后，你眼睁睁看着大约1000多个离心机故障或脱机。...这正这个蠕虫的目的。
（CD） 当然，你可不想一连几天一遍又一遍地穿同样的衣服。即使这并不是特别关键，但知道过去几周你穿过的衣服有助于实现推荐结果的多样化。...我肯定需要构建一个能找到视频帧中的脸和人体以及执行人脸识别的 AI 模型。如果认出了 Yumi 的脸，那么接下来的 AI 模型就需要获取她的穿着信息并执行一次搜索：是否已经将该衣物加入到了衣服目录中。...如果没有加入，就新建一个条目。不管是不是新的穿着，都会向穿着日记添加一项，并标记上天气和事件。 为了保证条理清楚，我决定分多个阶段完成这个项目。第一个阶段仅专注于自动构建穿着日记。...而下面的正例会触发正确的图像获取，因为其边界框的上下部分都完全在屏幕内。 ? 正确的检测 为了确保已涵盖了所有可能的正例和负例情况，我需要运行这个系统一整天。...通过这种方式，我可以运行系统一整天而无需我的监督，然后在试运行结束后再检查 bucket 内的所有图像即可。
事实证明，沉迷 Discover Weekly 的并不只是我一个人，现在 Spotify 已经开始转变思路，试图在基于算法的歌曲推荐方面投入更大精力了。 ?...取而代之的是，Spotify 的数据来自于隐式反馈——流媒体服务会记录我们所听的歌曲，同时留意其他一些数据，包括用户是否将歌曲保存在自己的歌单中，以及是否在听完歌后访问了艺术家的主页等等。...在矩阵交点处，当某用户听过一首歌后标记为 1，否则为 0。如果我听了 Michael Jackson 的《Thriller》，那么在我这行里代表 Thriller 的位置会标记为 1。...但是，少量的「1」包含着决定性的信息。 随后，Python 库会运行下面这个公式： ? 做一些复杂的数学运算…… 当这项工作完成后，我们会得到两种类型的向量，分别由 X 和 Y 来代表。...当然，这些推荐模型也与 Spotify 的整个生态系统链接，其中包含大量数据，使用大量 Hadoop 聚集推荐结果，并让这些模型能够稳定运行在大量数据组成的矩阵、无数网络文字以及音乐文件之上。
在这个内存管理教程中，我将专注于Java堆漏洞，并概述一种基于Java VisualVM报告检测此类泄漏的方法，并利用可视化界面在运行时分析基于Java技术的应用程序。...经过一番调查后，我发现罪魁祸首是阵列实例化，因为需要太多的内存;在这种情况下，并不是应用程序的错，而是应用程序服务器依赖于默认的堆太小了。我通过调整JVM的内存参数解决了这个问题。...Application Crash Without OOM 有时，应用程序可能会在从本机堆分配失败后很快崩溃。如果您运行的本机代码不检查内存分配函数返回的错误，则会发生这种情况。...JVM使用一种称为跟踪收集器的垃圾收集器，它基本上通过暂停它周围的世界来操作，标记所有根对象（由运行线程直接引用的对象），并遵循它们的引用，标记它沿途看到的每个对象。...通过不定义equals（）和hashcode（）方法，我们一遍又一遍地向HashMap添加相同的键，而不是按原样替换键，HashMap不断增长，无法识别这些相同的键并抛出OutOfMemoryError
部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。...整个过程是迭代的，并且会一遍又一遍地手动执行，直到我们得到具有最佳性能的最漂亮的模型。...下面是上述方法的错误之处。 手动:这些步骤非常手动，每次都是从头开始编写的。每次数据科学家需要进行新的实验时，他都需要查看他的笔记本，更新它们并手动执行它们。...不可重用:在笔记本中编写的自定义代码只能由作者自己理解，不能被其他数据科学家或其他用例重用或利用。即使是作者自己有时也会发现，在一段时间后，很难理解他们的作品。...我们不能训练一个机器学习模型很长一段时间，而不去观察它的运行情况，并确保它的正确配置能够随着迭代次数的增加而最小化损失函数。最后，训练组件还应该支持超参数调优。
我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。 除了lambda，最实用的特性是新的数据流API。集合操作在任何我见过的代码库中都随处可见。...例如，下面的代码对一个字符串集合进行过滤，并创建新的列表： stringCollection .stream() .filter(e -> e.startsWith("a")) .collect(Collectors.toList...，但是如果你需要一遍又一遍地编写这些代码，它会非常烦人。...ಠ_ಠ 注：Stream.js是浏览器上的Java 8 数据流API的JavaScript接口，并解决了上述问题。所有重要的终止操作都可以直接在流上访问，十分方便。详情请见API文档。...下面我们可以通过右侧的+图标创建一个新的组，叫做Stream。接下来我们向组中添加所有数据流相关的实时模板。关注公众号Java面试那些事儿，回复关键字面试，获取最新的面试题。
这项工作正在多个层面上展开，而且在我们作为一个行业真正敲定需要向前发展的模式和解决方案之前，还需要一些时间。 许多公司现在正在帮助解决“我如何以可扩展且容错的方式运行我的应用程序？”...如果您在此之前构建过微服务或 SOA 架构，那么您就知道，很重要的一部分时间与执行都花费在调用其他服务以获取相关信息上了。...其中一个非常有趣的事情，就是传统的超时和重试策略导致了连锁故障。我恳请点击这里阅览他的幻灯片。我这里直接贴上了它开始介绍超时和重试的位置。感谢 Adrian 让我使用他的幻灯片。...在发布新版本服务，并确保所有的功能都能正常运行之前，它是非常有用的。新版本可以部署到一个小的节点池中，客户端会自动将一定比例的流量分配给新服务。...可插件扩展的体系结构 你会一遍又一遍地听到的事情之一，即是 Micro 的可插拔性（Pluggable，即可加入插件进行扩展）。这是设计之初就做好了的。
编写代码已经足够困难和疯狂，而不必仅仅因为缺少一个关闭标记 div / div 而花大量时间查找错误 你可以以后再谢我！ 它所做的是自动添加刚才添加的开始标记的结束括号，然后将鼠标光标定位在标记之间。...从发现错误所在的行和函数开始，直到看到其数据处理，该控制台都很强大。 Chrome 的调试器[12] 12. Javascript (ES6)代码片段 ?...如果你一遍又一遍地输入同样的通用代码，我会说这不是很有效率。...通常，当使用像 Webpack 这样的构建器时，它通常会完成这项工作，但是这个扩展已经证明自己更加有用。您只需右键单击并运行打开与活动服务器，它会做其它的。...图片 这是为那些正在使用诸如 React 这样的 JavaScript 框架的高级开发人员准备的，同时还有其他与其产品和复杂应用程序兼容的技术。 一遍又一遍地输入标准代码是低效的。
“这为他们节省了大量时间，不必一遍又一遍地编写相同类型的测试。他们仍然需要验证结果，但他们似乎从中获得了良好的结果。”...“他告诉我，他收到了其他工程师关于他的 PR 审查的全面性的评论……但他的许多笔记最初是由 AI 标记的。” 2. 学习路径 教育和学习是开发者将 AI 用于好处的另一个领域。...我给了它关于我们每天应该做什么的指示，并要求它想出一个我们可以讨论的活动。” 3....Weigel 说：“我在这里有偏见，因为我在 OpenSauced 工作，但我们创建了一个名为 StarSearch 的工具，它允许你通过索引各种形式的开发者活动（包括 git 历史记录）来找到开源领域的...我已经稍微涉及了人工智能供应商尚未在数据隐私方面进行的工作——请参见我上一篇专注于 AI 驱动的开发工具的文章中的“缺点和警告”部分——但在考虑将 AI 用于创意用途时，开发者还应关注其他问题。
API 之所以重要，是因为它意味着开发人员不必从头开始一遍又一遍地构建相同的软件解决方案，开发人员可以利用已经实现的其他平台，并将其功能集成到自己的程序中。...新的 API 用户可以通过文档获得他们所需的所有信息，以便开始使用你的平台。有了文档化的流程，就不需要特定的团队成员进行干预。...允许快速识别错误和问题 当你维度 API 文档时，可以让你在测试 API 以记录其所有功能的过程中快速发现错误和问题。...例子： 当用户了解 API 的工作原理后，最好能给他们提供一些示例，展示调用、响应、错误处理和其他操作的成功示例，这些都是他们在使用 API 时可能会遇到的。...标注错误信息和状态码 错误信息和状态码应该包含在你的文档中，因为它们会告诉你的开发者，他们什么时候成功调用了 API，什么时候没有调用。
“[GitHub Copilot] 在我已经知道要写什么并且它可以为我自动完成那些部分时效果最好。它通常不会[完全]正确，但方向是正确的。它让我完成了 80% 的工作，我可以更新我知道错误的部分。”...劳勒随后解释了 AppMap 的 Navie——她将其描述为“使用运行时数据作为上下文进行故障排除和更深入、更复杂的设计和重构工作的 AI 软件架构师”——属于后一类。...她还依赖 Zoom AI 伴侣）来获取会议行动项目、摘要和引用过去的讨论。...如果你不使用 [AI 编程工具]，你可能会被甩在后面，所以我的建议是赶快加入并坚持下去。” “就像我们不想一遍又一遍地听到同一首歌一样，我们也不想要同一款应用程序的多个版本。”...“如果你不给它新的作曲创意，一段时间后它就会开始‘听起来都一样’。[就像我们] 不想一遍又一遍地听到同一首歌一样，我们也不想要同一款应用程序的多个版本。”
文章目录 生猛干货 概述 命令行小技巧 history命令来查看曾经运行过的命令 history中显示命令的执行时间 清除history 获取吃掉你磁盘空间的最大的5个文件 获取一个文件的详细状态信息...我看过由于缺乏管理技能一个日志文件就超过 250G 的例子。用 rm 命令可能不足以删除该文件，因为有大量的数据需要移除。应该避免这个很“笨重”的操作。...---- 执行之前的命令 很多时候你需要一遍又一遍执行相同的命令。尽管你可以重复按你键盘上的向上光标键，但你也可以用 history 命令替代。...，将里边的命令一遍遍地重复运行。...>> ：对文件（date.txt）进行追加写的操作，这样每次运行命令后，输出内容会被追加到文件中。如果使用>的话，则会一遍遍地覆盖之前的内容。 > done ：while循环语句块结束的标记。
我不知道该如何称呼这种模式，我也见过一些关于它的争论，但在我看来，这与模块化代码库的作用完全相反。...每次我们创建新网站时，都需要使用版本控制有问题的CMS。网站只是基于“基础框架”的相互复制，因此每次创建新网站时，它都会包含其他网站的所有错误，必须一遍又一遍地修复它们。...但是我只有脚本处理的 48 种不同数据格式中的大约 15 种的测试数据。 我开始清理脚本，使用一些支持脚本自动将输出与现有脚本进行比较。但挖掘或伪造测试数据需要很长时间。我认为生命太短暂了。...误解指标 - 开发人员在讨论系统的一部分时沟通错误的频率是多少？我曾经在一个系统中工作过，其中“模型”、“控制器”、“库”和“服务”都没有实际定义，因为它们都在文件名和目录中用于执行基本相同的操作。...控制器有时会访问数据库。模型有时会定义 api 端点。库有时只是我们 ORM 的一个类。这是一场该死的噩梦，因为没人能弄清楚哪个做了什么，更不用说谈论它了。
如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...1.检查你的输入数据 检查你向网络输入的数据是否有意义。例如，我不止一次搞混了图像的宽度和高度。有时候，我会错误地输入全0数据。或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。...你有足够的训练样本吗？ 如果你正在从零开始训练一个网络（即不是微调），你可能需要大量的数据。对于图像分类，人们认为每个类需要1000张或更多的图像。...检查损失函数 如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。 19....Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么: “对于权重，这些直方图应该在一段时间后具有近似高斯(正态)分布。
想象一下：你最优秀的工程师，那些你依靠他们来创新和解决复杂问题的工程师，不断被同事们发来的消息轰炸，一遍又一遍地询问同样的基本问题。“嘿，我该如何设置这个数据库连接？”“部署此服务的流程是什么？”...“我可以在哪里找到此 API 的文档？”...无需花费数小时浏览过时的 wiki 或自述文件。但这种便利是有代价的：重要的信息分散在数千条聊天消息和线程中，让人们难以找到所需内容。因此，中断和人类搜索引擎的循环开始了。...知识自动化如何简化信息获取 以下是 其工作原理：当用户在 Slack 中提出问题时，AI 聊天机器人会自动搜索所有已编制索引的信息以找到最相关的答案。...这种 AI 驱动的解决方案极大地加速并收紧了团队的信息循环，而无需分配宝贵的时间和资源来修补一个破损的知识共享系统。在实时协作时代，这是工程生产力的游戏规则改变者。 简化知识共享 世界不会放慢脚步。
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